APPRENTISSAGE ET ENSEIGNEMENT EN SCIENCES PHYSIQUES / LEARNING AND TEACHING IN PHYSICAL SCIENCES
Notice bibliographique
Résumé
<p>Dans cet article, nous tentons de soulever les questions caractéristiques générales de l'apprentissage et de l'enseignement des sciences physiques. L'accent est mis, d'une part, sur le caractère de l'apprentissage qui doit avoir des caractéristiques généralisables, une perspective de développement et une certaine indépendance par rapport aux connaissances scolaires institutionnelles et, d'autre part, sur l'enseignement qui doit suivre de manière créative les engagements des programmes et la compréhension des concepts et phénomènes connexes. Dans un tel contexte général, les problèmes ouverts sont discutés par les deux parties, mettant en évidence les convergences et les différences.</p><p>In this article an attempt is made to raise the general characteristic questions of learning and teaching in Physical Sciences. The emphasis is on the one hand on the character of learning which must have generalisable features, a developmental perspective, and a certain independence from institutional school knowledge, and on the other hand on teaching which must creatively follow the commitments of programs and the understanding of related concepts and phenomena. In such a general context, open problems are discussed by both sides, highlighting convergences and differences.</p><p> </p><p> </p><p><strong> Article visualizations:</strong></p><p><img src="/-counters-/soc/0029/a.php" alt="Hit counter" /></p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».